Financiación de la potencia de cálculo: por qué Wall Street ve una crisis de "subprime" gestándose

La narrativa mediática en 2025 pintaba un panorama optimista: inversiones en IA en auge, construcción de centros de datos acelerándose en toda Norteamérica y mineros de criptomonedas que lograban transicionar con éxito hacia proveedores de servicios de potencia computacional estable. Sin embargo, tras puertas cerradas, los departamentos de crédito de Wall Street experimentaban una emoción muy distinta—una alarma creciente. La cuestión central no era el rendimiento de las GPU ni las capacidades de los modelos de IA. Más bien, los analistas de crédito estaban mirando hojas de cálculo con incredulidad: el mercado estaba aplicando esencialmente modelos de hipotecas a 10 años a productos con vidas útiles de 18 meses. El problema oculto es que activos de potencia computacional altamente depreciados, colaterales de mineros volátiles y deudas de infraestructura rígidas han creado un desajuste financiero peligroso que podría desencadenar una cadena de incumplimientos.

La Trampa Deflacionaria: Cuando la Ley de Moore destruye el valor del colateral

El bloque fundamental del análisis de crédito es el Ratio de Cobertura del Servicio de la Deuda (DSCR)—el flujo de caja generado por un activo en relación con sus obligaciones de deuda. Los participantes del mercado habían estado apostando a que los ingresos por alquiler de potencia computacional serían tan estables como el alquiler residencial o tan resistentes a la inflación como el petróleo. Sin embargo, los datos mostraban una imagen radicalmente diferente.

Según datos de seguimiento del Q4 2025 de SemiAnalysis y Epoch AI, el coste de inferencia de IA por unidad disminuyó entre un 20 y un 40% año tras año. Esto no fue una falla temporal, sino una tendencia estructural impulsada por la cuantización de modelos, técnicas de destilación y la creciente eficiencia de los circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASICs). La implicación era sencilla: las tarifas de alquiler de potencia computacional poseen una característica deflacionaria inherente.

Para los inversores en acciones, este avance tecnológico es motivo de celebración. Para los acreedores, representa una devaluación del colateral en tiempo real. Aquí radica el primer desajuste de duración: los compradores adquirieron GPU a precios máximos de 2024 para generar flujos de ingresos por alquiler que matemáticamente están destinados a disminuir después de 2025. El activo que respalda la deuda se aprecia en capacidad computacional mientras se deprecia en retorno financiero—una base estructuralmente inestable.

El pivote de financiamiento: etiquetas de infraestructura en riesgos de grado venture

Lógicamente, cuando los retornos de los activos se reducen, las estructuras de pasivos deberían volverse más conservadoras. La realidad se apartó drásticamente de la lógica. Según informes de The Economic Times y Reuters, la financiación total de deuda para centros de datos de IA aumentó un 112% hasta alcanzar $25 billion para 2025. Esta expansión fue liderada por proveedores de infraestructura en la nube como CoreWeave y Crusoe, así como por mineros de criptomonedas en proceso de reposicionamiento estratégico, muchos de los cuales estaban implementando mecanismos de préstamo respaldados por activos (ABL) y financiamiento de proyectos.

El peligro estructural radica en el desajuste de categoría. El mercado había reempaquetado con éxito activos de grado venture—alto riesgo, alta depreciación en potencia computacional—en modelos de financiamiento de grado utilidad, tradicionalmente reservados para autopistas de peaje, plantas hidroeléctricas e infraestructura de telecomunicaciones. Esto no fue una distinción menor en la contabilidad. Cambió fundamentalmente los resultados de fallos: cuando las inversiones en capital de riesgo tecnológico fracasan, los inversores en acciones absorben pérdidas; cuando la deuda de infraestructura falla, los deudores incumplen en las reclamaciones a los acreedores.

La trampa del doble apalancamiento: la paradoja de la “transformación” de los mineros

La cobertura mediática celebraba la transición de los mineros hacia la provisión de potencia computacional para IA como una “mitigación de riesgos” y una “diversificación del modelo de negocio”. Sin embargo, el análisis del balance mostraba otra historia. Datos de VanEck y TheMinerMag revelaron que las principales empresas mineras cotizadas no habían reducido sustancialmente sus ratios de deuda neta en 2025 en comparación con los picos del ciclo de 2021. Más sorprendente aún, algunos operadores agresivos aumentaron su deuda en más del 500%.

¿Cómo? A través de ingeniería en el balance:

Lado izquierdo (activos): Mantener participaciones altamente volátiles en BTC y ETH, mientras se reclama simultáneamente futuros ingresos por potencia computacional como colateral implícito.

Lado derecho (pasivos): Emitir bonos convertibles y instrumentos de deuda de alto rendimiento para adquirir GPUs H100 y H200.

Esto no es desleveraging; es refinanciamiento. Los mineros estaban ejecutando lo que los analistas de crédito llaman una jugada de “doble apalancamiento”: usando la volatilidad de las criptomonedas como colateral mientras apuestan simultáneamente a los flujos de caja del alquiler de GPU. En entornos macroeconómicos favorables, esta estructura duplica las ganancias. Cuando las condiciones se endurecen, ambos disparadores se activan simultáneamente—los precios de los activos criptográficos se comprimen mientras que las rentas de hashrate de potencia computacional disminuyen. En terminología de finanzas estructuradas, esto es convergencia de correlaciones, el escenario de pesadilla para todos los productos derivados.

La ilusión del colateral: cuando los mercados de recompra desaparecen

Lo que realmente preocupa a los gestores de portafolios de crédito no es el evento de incumplimiento en sí—es la cascada de liquidaciones que sigue. Durante la crisis de hipotecas subprime de 2008, los acreedores al menos podían realizar subastas de propiedades cuando los hipotecantes incumplían. La financiación de potencia computacional presenta un problema distinto: si un minero incumple y los acreedores embargan 10,000 tarjetas gráficas H100, ¿quién absorbe el inventario?

Este mercado secundario no existe en forma significativa:

Dependencia de infraestructura física: Las GPU de alta gama solo funcionan dentro de arquitecturas específicas de enfriamiento líquido y parámetros de densidad de potencia (30-50kW por rack). No se pueden simplemente conectar a infraestructura de consumo.

Obsolescencia no lineal del hardware: El lanzamiento de NVIDIA Blackwell y las arquitecturas Rubin planificadas crean curvas de depreciación aceleradas para generaciones anteriores. Lo que hoy se cotiza a valor en libros se convierte en desecho electrónico en cuestión de trimestres.

Falta de capacidad de compra: Cuando ocurre una liquidación sistémica, no existe un mecanismo de “prestamista de última instancia” para absorber miles de millones en presión de venta. El mercado de hardware de computación depreciado carece de profundidad y continuidad.

Esto crea lo que podría llamarse un “espejismo de colateral”—los ratios LTV (Loan-to-Value) parecen conservadores en hojas de cálculo, pero el mercado secundario de recompra que realmente absorbería esta presión de venta no existe materialmente. Los valores de colateral declarados son en gran medida teóricos.

La señal macro: los ciclos de crédito alcanzan su pico antes que los ciclos tecnológicos

Este análisis no niega la trayectoria tecnológica de la IA ni la utilidad genuina de la potencia computacional. La preocupación no es tecnológica, sino financiera: cuando los activos deflacionarios (sujetos a la aceleración de Moore) se valoran como infraestructura de cobertura contra la inflación; cuando mineros que no han desleverageado realmente son financiados como operadores de utilidad de alta calidad—el mercado está llevando a cabo un experimento de crédito sin precio.

La historia demuestra que los ciclos de crédito alcanzan su pico antes que los ciclos tecnológicos. El punto de inflexión puede llegar antes de lo que sugieren las hojas de ruta tecnológicas. Para los gestores de portafolio y estrategas de renta fija, la prioridad operativa antes de la finalización en 2026 no es predecir qué modelo de lenguaje grande alcanzará la supremacía, sino reexaminar los spreads de crédito reales incorporados en las combinaciones de portafolio de “Infraestructura de IA + Minero de Criptomonedas”. La estructura de financiamiento de potencia computacional puede representar la historia de crédito de 2026 que comienza en el Q1.